আমরা কি রোগমুক্ত পৃথিবী তৈরি করতে পারি?

রোগমুক্ত পৃথিবী কি সম্ভব? রোগ হল এমন একটি শব্দ যা বেশিরভাগ (যদি সব না হয়) লোকেরা শুনতে অস্বস্তি বোধ করে যখন তাদের বা তাদের পরিচিত কারও কাছে এটি থাকে। ভাগ্যক্রমে, ম্যাক্স ওয়েলিং, আমস্টারডাম বিশ্ববিদ্যালয়ের মেশিন লার্নিং এর একজন অধ্যাপক এবং কানাডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ অ্যাডভান্সড রিসার্চের সদস্য এবং তার উদ্যোক্তাদের দল রোগীদের রোগ নির্ণয়ের জন্য একটি ডেটা বিশ্লেষণ সিস্টেম তৈরি করেছে। মজার ঘটনা: তিনি AMLAB (Amsterdam Machine Learning LAB) পরিচালনা করেন এবং QUVA ল্যাব (Qualcomm-UvA ল্যাব) সহ-নির্দেশ করেন। এখানে আমরা দেখব কিভাবে এই বিস্ময়কর মানুষটি এবং তার উদ্যোক্তাদের দল (সিনথিয়া ডিওয়ার্ক, জিওফ্রে হিন্টন এবং জুডিয়া পার্ল) রোগ থেকে বিশ্বকে মুক্ত করার জন্য কিছু অবিশ্বাস্য সাফল্য এনেছে।

ম্যাক্স ওয়েলিং এর উদ্বেগ

ওয়েলিং তার TEDx বক্তৃতার সময় যে কিছু তথ্য তুলে ধরেছেন তা এই সত্যের দিকে মনোযোগ দেয় যে এমন সময় আছে যখন একজন ডাক্তার রোগীর রোগ নির্ণয়ের সময় কিছু মিস করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ, তিনি বলেছেন যে "চিকিৎসা পদ্ধতির অর্ধেকের কোনো বৈজ্ঞানিক প্রমাণ নেই।" এই রোগ নির্ণয় প্রাথমিকভাবে তাদের নিজস্ব অনুশীলন এবং স্কুলে অর্জিত জ্ঞানের মাধ্যমে করা হয়, যেখানে ম্যাক্স বলছেন যে অন্যান্য সম্ভাব্য রোগের প্রতি বিশ্লেষণাত্মক পূর্বাভাসের কিছু রূপ থাকা উচিত। তিনি ব্যাখ্যা করেন যে কিছু রোগীর ভুল নির্ণয় করা যেতে পারে এবং হাসপাতালে ফিরে যেতে পারে, যেখানে তিনি উল্লেখ করেছেন যে তাদের মৃত্যুর সম্ভাবনা 8 গুণ বেশি। সবচেয়ে চমকপ্রদ বিষয় হল এটি এমন একটি সমস্যা যা সর্বদা বিদ্যমান। কারণটি যতটা সহজ, ততটাই ভুল হতে বাধ্য যা দুর্ভাগ্যবশত কাউকে বা একাধিক লোকের জীবন দিতে পারে। শুধু তাই নয়, ওয়েলিং যেমন বলেছেন, প্রতি বছর অর্ধ ট্রিলিয়ন ডলার খরচ করে 230 মিলিয়ন চিকিৎসা পদ্ধতি হয়। অন্যদের সাহায্য করার জন্য একটি পরিষেবা প্রদান করার চেষ্টা করে যে কোনো শিল্পের মতো, এটির টাকা খরচ হয়; তদুপরি, এর অর্থ হল হাসপাতাল এবং যারা চিকিৎসা কেন্দ্রে অর্থায়নের দায়িত্বে রয়েছে তাদের উদ্ভাবকদের কথা শুনতে হবে যা শিল্পকে আরও ভাল দিকে নিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করছে। তবুও, মিতব্যয়ী হওয়া সবসময়ই উপকারী।

গোপনীয়তা রক্ষা করা

ওয়েলিং বলেছেন যে তিনি এবং তার দল 3টি সাফল্য অর্জন করেছে। যার মধ্যে একটি হল একটি কম্পিউটার যা হাসপাতালের মধ্যে গোপনীয়তা রক্ষা করতে পারে; অধিকন্তু, কম্পিউটারগুলি বেশ কিছু অসুস্থ রোগীদের রোগ নির্ণয়কে আরও উন্নত করতে ডেটার আধিক্য বিশ্লেষণ করতে পারে। এই সফটওয়্যারটির নাম দেওয়া হয়েছে মেশিন লার্নার। মূলত, কম্পিউটার হাসপাতালের ডাটাবেসে একটি প্রশ্ন পাঠায়, যা প্রশ্নের উত্তর দেয় তারপর মেশিন লার্নার "এতে কিছু শব্দ যোগ করে" উত্তরটি পরিবর্তন করবে। আরও বিস্তারিত জানার জন্য অনুগ্রহ করে এখানে ক্লিক করুন (ম্যাক্স ওয়েলিং 5:20 - 6:06 মিনিটের মধ্যে এটি আরও ঘনিষ্ঠভাবে ব্যাখ্যা করে)। অন্য কথায়, যেমন ম্যাক্স ব্যাখ্যা করেছেন, কম্পিউটার রোগ নির্ণয়ের মাধ্যমে "নিজেকে আরও ভাল" করতে চায় এবং "ডেটার একটি ভাল মডেল তৈরি করতে" চায়। এই সব ধন্যবাদ সিনথিয়া ডি ওয়ার্ক, যিনি মাইক্রোসফট রিসার্চের একজন বিশিষ্ট বিজ্ঞানী। তিনি একটি গাণিতিক ভিত্তির উপর ভিত্তি করে গোপনীয়তা সংরক্ষণের দিকে মনোনিবেশ করেন। তার সম্পর্কে আরও জানতে এবং সে যা করেছে, এখানে ক্লিক করুন. সংক্ষেপে, এই প্রথম অগ্রগতি শুধুমাত্র দেখায় না যে ম্যাক্স রোগীদের ব্যক্তিগত তথ্যের প্রতি শ্রদ্ধাশীল হতে চায় কিন্তু হাসপাতালগুলিকে রোগ নির্ণয়ের জন্য আরও শক্ত ভিত্তি প্রদান করতে চায়।

গভীর জ্ঞানার্জন

দ্বিতীয় অগ্রগতি দ্বারা আলোতে আনা হয় জেফ্রি হিন্টন. ইয়ান লেকুন, ইয়োশুয়া বেঙ্গিও এবং জিওফ্রে ব্যাখ্যা করেছেন যে: "ডিপ লার্নিং ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বৃহৎ ডেটা সেটগুলিতে জটিল কাঠামো আবিষ্কার করে যাতে বোঝা যায় কীভাবে একটি মেশিনের অভ্যন্তরীণ প্যারামিটারগুলি পরিবর্তন করা উচিত যা পূর্ববর্তী স্তরের উপস্থাপনা থেকে প্রতিটি স্তরে উপস্থাপনা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।" সাধারণ মানুষের ভাষায়, এটি একটি মেশিনকে তার গভীরতম প্যারামিটারের মাধ্যমে জটিল স্তরগুলির মাধ্যমে নিজেকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে (আরও বিশদ বিবরণের জন্য অনুগ্রহ করে তিনজন ভদ্রলোকের লেখা বাকি পর্যালোচনাটি পড়ুন)।

কার্যকারণ বনাম পারস্পরিক সম্পর্ক

তৃতীয় এবং চূড়ান্ত অগ্রগতি হল পারস্পরিক সম্পর্ক থেকে কার্যকারণকে আরও আলাদা করার জন্য একটি সহযোগিতামূলক ধারণা। ম্যাক্স মনে করেন যে জুডিয়া পার্লের সরঞ্জামগুলি এই দুটি ধারণাকে আলাদা করতে সাহায্য করতে পারে এবং সংগঠিত পেতে. মূলত জুডিয়ার ভূমিকা হল ডেটাকে আরও কাঠামো দিতে সাহায্য করা যা করা যেতে পারে যদি রোগীর ফাইলগুলিকে একটি ডাটাবেসে ডিজিটালভাবে স্থানান্তর করা হয়। মুক্তার কাজটি বেশ জটিল তাই আপনি যদি তার "সরঞ্জাম" কী তা আরও বুঝতে চান এখানে ক্লিক করুন.

ম্যাক্সের ইচ্ছা

ওয়েলিং তার শেষে সারসংক্ষেপ TEDX টক যে সে মেশিন লার্নারের মাধ্যমে গোপনীয়তা রক্ষা করতে চায়। দ্বিতীয়ত, টাকা ও জীবন বাঁচাতে রোগ নির্ণয়ের আরও উন্নতি করার জন্য ডেটা অপ্রাপ্তবয়স্ক এবং বিজ্ঞানীদের যুক্ত করা। শেষ অবধি, তিনি প্রযুক্তির মাধ্যমে হাসপাতাল, ডাক্তার এবং রোগীদের আরও ভাল পরিষেবা দিয়ে স্বাস্থ্যসেবাতে বিপ্লব ঘটাতে চান যা হাসপাতালের পরিদর্শন কমাতে এবং অর্থকে আরও দক্ষতার সাথে ব্যবহার করতে সহায়তা করতে পারে। এটি স্বাস্থ্যসেবার জন্য একটি সুন্দর দৃষ্টিভঙ্গি কারণ তিনি শুধুমাত্র চিকিৎসা শিল্পের প্রতি শ্রদ্ধাশীল হতে চান না, তিনি হাসপাতাল ও চিকিৎসা কেন্দ্রের বাজেটের কথা চিন্তা করার সময় জীবন বাঁচাতেও সাহায্য করতে চান।